論文の概要: A Study of Data-driven Methods for Inventory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08673v1
• Date: Tue, 13 May 2025 15:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.647186
• Title: A Study of Data-driven Methods for Inventory Optimization
• Title（参考訳）: インベントリ最適化のためのデータ駆動手法の検討
• Authors: Lee Yeung Ping, Patrick Wong, Tan Cheng Han,
• Abstract要約: 本稿では、時系列、ランダムフォレスト(RF)、ディープ強化学習(Deep Reinforcement Learning)の3つのアルゴリズムを3つのインベントリモデルに包括的に分析する。 主な目的は、データ駆動型の効率的なメソッドを分析することである。 各モデルの結果を比較することにより、各アルゴリズムの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper shows a comprehensive analysis of three algorithms (Time Series, Random Forest (RF) and Deep Reinforcement Learning) into three inventory models (the Lost Sales, Dual-Sourcing and Multi-Echelon Inventory Model). These methodologies are applied in the supermarket context. The main purpose is to analyse efficient methods for the data-driven. Their possibility, potential and current challenges are taken into consideration in this report. By comparing the results in each model, the effectiveness of each algorithm is evaluated based on several key performance indicators, including forecast accuracy, adaptability to market changes, and overall impact on inventory costs and customer satisfaction levels. The data visualization tools and statistical metrics are the indicators for the comparisons and show some obvious trends and patterns that can guide decision-making in inventory management. These tools enable managers to not only track the performance of different algorithms in real-time but also to drill down into specific data points to understand the underlying causes of inventory fluctuations. This level of detail is crucial for pinpointing inefficiencies and areas for improvement within the supply chain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、時系列、ランダムフォレスト(RF)、ディープ強化学習(Deep Reinforcement Learning)の3つのインベントリモデル(ロスセールス、デュアルサーシング、マルチエケロンインベントリモデル)を包括的に分析する。 これらの手法はスーパーマーケットの文脈で適用される。 主な目的は、データ駆動型の効率的なメソッドを分析することである。 本報告では, その可能性, 可能性, 今後の課題について考察する。 各モデルの結果を比較することにより、予測精度、市場の変化への適応性、在庫コストと顧客満足度に対する全体的な影響など、いくつかの重要なパフォーマンス指標に基づいて、各アルゴリズムの有効性を評価する。 データビジュアライゼーションツールと統計メトリクスは、比較の指標であり、在庫管理における意思決定のガイドとなる明らかな傾向とパターンを示しています。 これらのツールは、マネージャが異なるアルゴリズムのパフォーマンスをリアルタイムで追跡するだけでなく、特定のデータポイントを掘り下げて在庫変動の原因を理解することを可能にする。 このレベルの詳細は、サプライチェーン内での非効率性と改善領域の特定に不可欠である。

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